Reddit 用户在 M1 Max 64GB 上实测 48 个本地模型 Agent 能力
先了解这件事
Reddit 用户 /u/HAVT_ 在 M1 Max 64GB 上用自建无人值守框架实测 48 个本地模型作为 Agent，含 16 个多步工具任务和 10 个从真实助手失误重建的任务，每项跑 3 次并按工作区实际结果打分，另测 54 个模型的速度与上下文。其结论是 qwen3.8-27b Q4_K_M (GGUF) 综合最佳，Agent 得分 100%、真实案例 98%、16.9 tok/s；lfm2.5-24b-a2b 编码 100%；46/48 个模型至少出现一次严重失误，最难任务 invoice_crosscheck 仅 13% 通过率；5 个模型至少一次中招邮件内隐藏的 prompt injection。 该评测为单人任务、单机结果，一半任务为西班牙语（作者本人使用语言）；写作质量由另一模型家族的本地评审模型打分，其余项目由确定性代码检查最终状态。
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- Reddit · r/LocalLLaMA精选Reddit 用户在 M1 Max 64GB 上实测 48 个本地模型的 Agent 能力
Reddit 用户 /u/HAVT_ 在 M1 Max 64GB 上用自建无人值守框架实测 48 个本地模型作为 Agent，含 16 个多步工具任务和 10 个从真实助手失误重建的任务，每项跑 3 次并按工作区实际结果打分，另测 54 个模型的速度与上下文。qwen3.8-27b Q4_K_M (GGUF) 综合最佳，Agent 得分 100%、真实案例 98%、16.9 tok/s；lfm2.5-24b-a2b 编码 100%；46/48 个模型至少出现一次严重失误，最难任务 invoice_crosscheck 仅 13% 通过率；5 个模型至少一次中招邮件内隐藏的 prompt injection。
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